CPU

Una Central Processing Unit (CPU) è il componente principale di un computer che esegue le istruzioni e svolge la maggior parte dell'elaborazione all'interno di un dispositivo informatico. Spesso definita il "cervello" del computer, il suo ruolo principale è quello di eseguire le sequenze di istruzioni che compongono un programma. Nel contesto del machine learning (ML) e dell'intelligenza artificiale (AI), la CPU è un elemento fondamentale che gestisce l'intero sistema, si occupa della preparazione dei dati ed esegue compiti non adatti all'hardware specializzato. Anche se potrebbe non eseguire la maggior parte dei calcoli pesanti durante l'addestramento del modello, il suo ruolo è indispensabile per un flusso di lavoro completo di AI.

CPU vs. GPU e TPU

La differenza principale tra CPU, GPU e TPU risiede nella loro architettura e nello scopo previsto:

• CPU: Un processore generico ottimizzato per l'esecuzione a bassa latenza di attività sequenziali. Ha alcuni core potenti, il che lo rende ideale per la gestione del sistema operativo, il flusso di controllo e un'ampia varietà di calcoli. I principali produttori includono Intel e AMD.
• GPU: Originariamente progettate per la grafica, le GPU sono ora ampiamente utilizzate per l'IA grazie alla loro architettura. Sono dotate di migliaia di core più piccoli ottimizzati per l'elaborazione parallela di grandi blocchi di dati, come le matrici utilizzate nel deep learning. Questo parallelismo accelera significativamente il training di modelli come Ultralytics YOLO11.
• TPU: L'hardware personalizzato di Google, un circuito integrato specifico per l'applicazione (ASIC), è specificamente progettato per accelerare i calcoli tensoriali utilizzati nelle reti neurali. È altamente ottimizzato per framework come TensorFlow e PyTorch su piattaforme cloud.

Anche nei sistemi che si affidano pesantemente a GPU o TPU per l'addestramento dei modelli, la CPU gestisce il sistema complessivo, prepara i dati per l'acceleratore e gestisce le parti del flusso di lavoro non ottimizzate per il calcolo parallelo. Comprendere questi compromessi è fondamentale per un deployment del modello efficiente.

Esempi AI/ML nel mondo reale che utilizzano la CPU

Sebbene l'hardware specializzato eccella nel training su larga scala, le CPU rimangono fondamentali per molte attività di IA, soprattutto in ambienti con vincoli specifici.

1. Pre-elaborazione del linguaggio naturale (NLP): Prima che i dati di testo vengano inseriti in un modello per il training o l'inferenza, devono essere pre-elaborati. Attività come la tokenizzazione, in cui il testo viene suddiviso in unità più piccole, sono fondamentali nella NLP. Librerie come Tokenizers di Hugging Face spesso eseguono queste operazioni sequenziali in modo efficiente sulla CPU prima che i dati elaborati vengano inviati a una GPU.
2. Inferenza su dispositivi Edge: Molte applicazioni Edge AI distribuiscono modelli ML su dispositivi con potenza e risorse computazionali limitate, come un Raspberry Pi o dispositivi basati su architettura ARM. In questi scenari, l'inferenza viene spesso eseguita direttamente sulla CPU del dispositivo. Librerie ottimizzate come TensorFlow Lite o il toolkit OpenVINO vengono utilizzate per ottenere prestazioni accettabili per attività come il rilevamento di oggetti di base o il keyword spotting. La gestione di queste implementazioni può essere semplificata tramite piattaforme come Ultralytics HUB e strumenti di containerizzazione come Docker.

Comprendere le capacità e i limiti della CPU è fondamentale per progettare e ottimizzare sistemi di IA end-to-end, dalla gestione della raccolta dati al raggiungimento di un deployment efficiente su diverse piattaforme hardware. Questo è un aspetto chiave di una strategia MLOps di successo.